KI-Sprachmodelle, Recommender und Learning Analytics – Lehren für die Lehre

Seit der breiten Verfügbarkeit von ChatGPT ist Künstliche Intelligenz wieder in aller Munde. Schon seit Längerem stehen KI-gestützte Technologien zur Verfügung, die in Lehre und Lernen eingesetzt werden können. KI-Sprachmodelle erleichtern Lehrenden die Formulierung und Bewertung von Prüfungsaufgaben. Recommender Systeme versprechen adaptive und individualisierte Lernangebote. Learning Analytics können Studierenden bedarfsgerecht Feedback geben. Diesen Potentialen stehen Risiken gegenüber, die durch jüngste Entwicklungen in den Fokus gerückt sind. Wie ist es um die Datensouveränität von Studierenden und Lehrenden bestellt, wenn alle digitalen Spuren analysiert werden? Wodurch kann sichergestellt werden, dass Algorithmen keinem Bias unterliegen, der zu menschlichen Fehlentscheidungen führt? Was muss getan werden, damit Sprachmodelle nicht Täuschung und Plagiarismus Vorschub leisten? Wer trägt die Verantwortung für von KI-Systemen generierte Entscheidungen und welche Auswirkungen haben Digital Research Assistant Tools für die Hochschulen?

Die Keynote thematisiert grundlegende Fragen des Einsatzes von KI und Learning Analytics in der Lehre. Vorgestellt werden Systematisierungen und Einsatzmöglichkeiten gängiger Anwendungen, Forschungsergebnisse und Praxiserfahrungen. Chancen und Risiken werden aus didaktischer, rechtlicher und ethischer Perspektive diskutiert.

Im Hochschulnetzwerk Digitalisierung der Lehre Baden-Württemberg (HND-BW) gibt der Think Tank »Learning Analytics & Künstliche Intelligenz (LAKI)« dem bereichs- und hochschulübergreifenden Austausch zu diesem Thema ein Forum. Über das University:Future Festival hinaus sind Interessierte eingeladen, Fragestellungen im Think Tank LAKI gemeinsam weiterzuverfolgen.

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